TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1222 · 16.03

Возникла задача — в коробке для елочных игрушек сделать секции, чтобы эти игрушки разложить. Понятно, что всегда можно было купить картона и заколхозить просто ножницами. Но тут заиграл спортивно-инженерный интерес — а получится ли у меня придумать систему, которая из одинаковых деталей позволит собирать секции под коробки разных размеров? Почему одинаковых — потому что коробки в основном больше области печати принтера, а, значит, секции должны быть модульными. А самый идеальный вариант модуля это такой, который не ставит вопрос, сколько каких модулей печатать. Ты делаешь просто кучу одинаковых и собираешь из них нужное. Мне нравится, как вышло. И можно разобрать и переделать на другие коробки. Уже два уровня таких напечатал. #diy@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #routing

当前筛选 #routing清除筛选
DOFH - DevOps from hell

@dofh_ru · Post #3913 · 09.11.2025 г., 07:39

Multi-area OSPF и проектирование сетей: рекомендации по планированию Эффективное планирование и проектирование сетевой топологии имеют решающее значение для поддержания надежных, масштабируемых и высокопроизводительных систем связи. Одним из ключевых протоколов для достижения таких целей в крупномасштабных сетях является протокол маршрутизации Open Shortest Path First (OSPF). Использование OSPF не только оптимизирует передачу сетевого трафика, но и повышает масштабируемость и упрощает управление. В этой статье рассматриваются технические нюансы multi‑area OSPF, предлагаются идеи и лучшие практики для проектирования сетей. https://telegra.ph/Multi-area-OSPF-i-proektirovanie-setej-rekomendacii-po-planirovaniyu-11-08 #ит_статьи#network#ospf#routing

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15521 · 25.02.2026 г., 11:30

#rust#ai_gateway#ai_gateway_support#envoy#envoyproxy#gateway#generative_ai#llm_gateway#llm_inference#llm_proxy#llm_routing#llmops#llms#openai#prompt#proxy#proxy_server#routing Plano is an AI-native proxy server that handles key tasks for agentic apps like routing between agents, smart LLM model selection, safety guardrails, and automatic traces for observability. Define agents in simple YAML, write basic HTTP code in any language, and start Plano to run multi-agent systems without custom plumbing or framework lock-in. You benefit by building and shipping reliable agents to production much faster, focusing on core logic while gaining safety, low latency, and easy scaling. https://github.com/katanemo/plano